論文の概要: ScreenQA: Large-Scale Question-Answer Pairs over Mobile App Screenshots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08199v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 08:07:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-23 19:31:49.407085
• Title: ScreenQA: Large-Scale Question-Answer Pairs over Mobile App Screenshots
• Title（参考訳）: ScreenQA: モバイルアプリのスクリーンショットに関する大規模質問応答ペア
• Authors: Yu-Chung Hsiao, Fedir Zubach, Maria Wang, Jindong Chen
• Abstract要約: 質問応答による画面コンテンツ理解のための新しいタスクとデータセットScreenQAを提案する。 既存のスクリーンデータセットは、構造とコンポーネントレベルの理解、あるいはナビゲーションやタスク補完といったより高度な複合タスクに焦点を当てている。 我々は,画面読取能力のベンチマークを期待して,86K問合せペアをRICOデータセット上にアノテートすることで,この2つのギャップを埋めようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.061524687541747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new task and dataset, ScreenQA, for screen content understanding via question answering. The existing screen datasets are focused either on structure and component-level understanding, or on a much higher-level composite task such as navigation and task completion. We attempt to bridge the gap between these two by annotating 86K question-answer pairs over the RICO dataset in hope to benchmark the screen reading comprehension capacity.
• Abstract（参考訳）: 質問応答による画面コンテンツ理解のための新しいタスクとデータセットScreenQAを提案する。 既存のスクリーンデータセットは、構造とコンポーネントレベルの理解、あるいはナビゲーションやタスク補完といったより高度な複合タスクに焦点を当てている。 画面読取能力のベンチマークを期待して,86K問合せペアをRICOデータセット上にアノテートすることで,この2つのギャップを埋めようとしている。

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